标题：Pandas检查和填充缺失值的N种方法总结

1.前言

在处理数据的过程中，缺失值经常会引起我们的注意。当我们得到一个数据集时，经常需要检查数据集中是否存在缺失值，并对缺失值进行处理，以保证数据分析结果的准确性。Pandas是一个功能强大的数据处理库，提供了许多方法来检查和填充缺失值。

2.检查缺失值

Pandas提供了一些方法来检查数据集中的缺失值。

2.1 isnull()方法

isnull()方法返回一个Boolean类型的DataFrame，其中缺失值用True表示。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
                   'B': [4, np.nan, np.nan],
                   'C': [7, 8, 9]})

print(df.isnull())

输出：

       A      B      C
0  False  False  False
1  False   True  False
2   True   True  False

2.2 notnull()方法

notnull()方法返回一个Boolean类型的DataFrame，其中非缺失值用True表示。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
                   'B': [4, np.nan, np.nan],
                   'C': [7, 8, 9]})

print(df.notnull())

输出：

       A      B     C
0   True   True  True
1   True  False  True
2  False  False  True

3.填充缺失值

对于存在缺失值的DataFrame，我们可以使用Pandas提供的一些方法来填充缺失值。

3.1 fillna()方法

fillna()方法用于填充缺失数据，常用的参数是value。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
                   'B': [4, np.nan, np.nan],
                   'C': [7, 8, 9]})

df.fillna(value=0, inplace=True)
print(df)

输出：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  0.0  8
2  0.0  0.0  9

3.2 dropna()方法

dropna()方法用于删除缺失数据。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
                   'B': [4, np.nan, np.nan],
                   'C': [7, 8, 9]})

df.dropna(inplace=True)
print(df)

输出：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7

4.替换缺失值

对于存在缺失值的DataFrame，我们也可以使用Pandas提供的一些方法来替换缺失值。

4.1 replace()方法

replace()方法可用于替换缺失值。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
                   'B': [4, np.nan, np.nan],
                   'C': [7, 8, 9]})
df.replace(np.nan, 0, inplace=True)
print(df)

输出：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  0.0  8
2  0.0  0.0  9

4.2 interpolate()方法

interpolate()方法可用于插值填充缺失值。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
                   'B': [4, np.nan, np.nan],
                   'C': [7, 8, 9]})

df.interpolate(inplace=True)
print(df)

输出：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  6.0  8
2  2.0  7.0  9

5.总结

本文介绍了使用Pandas检查和填充缺失值的方法。其中，有isnull()方法和notnull()方法用于检查缺失值，而fillna()方法、dropna()方法、replace()方法和interpolate()方法用于填充或替换缺失值。在实际应用中，我们可以根据需要选择合适的方法。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/14531.html